Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.
La función tf.TensorBuffer class .set() se usa para establecer un valor dado en el búfer en una ubicación específica.
Sintaxis:
set (value, ...locations)
Parámetros: Esta función acepta dos parámetros que se ilustran a continuación:
- valor: El valor especificado para establecer.
- ubicaciones: los índices de ubicación especificados.
Valor devuelto: No devuelve ningún valor.
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Creating a buffer of 2*2 dimensions const buffer = tf.buffer([2, 2]); // Setting values at particular indices. buffer.set(5, 0, 0); buffer.set(10, 1, 0); // Converting the above buffer // back to a tensor value to print buffer.toTensor().print();
Producción:
Tensor [[5 , 0], [10, 0]]
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Creating a buffer of 3*3 dimensions const buffer = tf.buffer([3, 3]); // Setting values at particular indices. buffer.set(5, 0, 0); buffer.set(10, 0, 1); buffer.set(15, 1, 0); buffer.set(20, 1, 1); buffer.set(25, 2, 0); buffer.set(30, 2, 1); buffer.set(35, 2, 2); // Converting the above buffer // back to a tensor value to print buffer.toTensor().print()
Producción:
Tensor [[5 , 10, 0 ], [15, 20, 0 ], [25, 30, 35]]
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#tf.TensorBuffer.set
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Kanchan_Ray y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA